AIダンジョンマスター実験は、批判的役割のファンダムの脆弱性を明らかにします

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学生プロジェクトは、人工知能を訓練するためのファン労働の潜在的な使用を明らかにしています

写真：Robyn von Swank/批判的な役割

最近浮上した研究論文がもたらしました人工知能を取り巻く論争的な会話の領域に実際の遊び。 2024年7月に公開された、大学院生のPavlos Sakellaridisによる論文以下を使用してデータセットに基づいてChatGPTを搭載したダンジョンマスターを作成しようとする彼の試み​​を文書化します太陽のない城塞D＆Dモジュールとトランスクリプト重要な役割- のメンバーではなく、ファンワークによって提供されます重要な役割自体。この実験は、ファンが大規模な言語モデルのトレーニングにおける同意に関連するため、ファン作品のぼんやりとした性質について疑問を投げかけています。

LLMで生成された冒険の広告がより一般的になったため、この研究は、冒険を創造するだけでなく、「物語の一貫性を維持し、プレイヤーの関与を促進する」ChatGptの能力を評価する試みでした。学問的な取り組みは、さまざまなライセンス情報の複雑なスラリーに基づいており、民間企業からの調達、パフォーマーのグループから調達されたもの、およびボランティアから供給されたその他の資料に基づいていました。

紙の体で、サケラリディスは彼が使用したと述べています太陽のない城塞「DMとして行動するときのChatGPTの参照ファイル」として、プレイ中のモジュールからのキャラクター、場所、および事前に書かれたダイアログの独自の説明を引用します。

重要な役割使用される転写産物はから来ます重要な役割ダンジョンとドラゴンのデータセット（CRD3）は、ファンダムウィキから収集された対応する要約とともに、1番目と2番目のキャンペーンからの160近くの転写エピソードを含みます。 MicrosoftのRevanth RameshkumarとPeter Baileyが作成したデータセットは、「エンターテイメントとビジネスシナリオにおけるスクリプト化されていないマルチパーソンの対話の継続的な成長を考えると、情報を蒸留するためのより良い抽象的要約ツールが不可欠であると信じていたために作られました。データセットに関する彼らの論文。 「CRD3がこのようなツールの研究開発をサポートすることを願っています。」

プロのアーティストの仕事について訓練された営利目的のAI研究とは異なり、Sakellaridisの研究は学生プロジェクトとして行われ、ファンベースの労働について訓練されました。実際のプレイ史家とポリゴンの寄稿者が指摘しているようにエミリー・フリードマン博士の上ブルースキー、Sakellaridisの論文内の引用は、このデータが他のLLMベースのプロジェクトで使用されていることを示しています（Sakellaridisや彼の学術研究に関連していません）。一方、これらのエピソードを転写する作業の多くはボランティアファン労働を通じて行われました。

最大の貢献は、スチュアートラングリッジからですサイトKryogenix、スピーカーと時間によってタグ付けされた検索可能なトランスクリプトがあります。重要な役割エピソードを取り巻く保護は、これらの転写産物を不安定な状況に置き、潜在的に危険にさらされます実際のプレイ研究データの最大のソースの使用に関する継続的な合法的な戦いの中で利用可能AIを訓練するための著作権で保護された資料。執筆の当初の時点で、Kryogenixはダウンしていましたが、その後オンラインで戻ってきました。 「[重要な役割Langridgeの作品は、歴史的または制度的なアーカイブがほとんどないまだ発達している媒体の重要な研究を可能にするため、FriedmanはPolygonへの声明で述べた。